• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.108-115
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• 2013

영상취득 장치를 이용한 지능화된 감시 장치의 개발 기술 또한 발전하고 있다. 이 분야의 기술 영역은 감시하고 있는 장소에 어떤 사람이나 물체를 탐지하는 전경 분리 기술과 사람이나 물체의 이동 경로를 파악하는 추적 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 이동체를 탐지하는 기술로서 잡음이나 조도의 변화에 비교적 안정적인 엔진개발을 위한 개선된 알고리즘을 제안한다. 논문의 제안 알고리즘은 사람이나, 동물, 또는 비교적 저속 운행 중인 차량 등의 탐지에 적합한 모델로서, 조도의 변화나 잡음에 안정적이면서 실시간 처리가 가능한 방법을 고안하는 데 주안점을 두고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.249-262
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• 1989

본 논문에서는 이동에지와 휴리스틱 탐색을 이용하여 움직이는 물체의 경계를 추출하는 간단한 방법을 제안한다. 실제 연속 영상에서 효율적으로 이동에지를 검출하는 방법을 제안하였으며, 그 결과 나타난 이동에지를 따라 간단한 휴리스틱 탐색을 수행하게 된다. 이상의 과정에서 나타나지 않은 움직이는 물체의 경계를 앞서 찾아간 신들의 끝점들로부터 휴리스틱하게 추출한다. 세 종류의 실제 연속영상에 제안한 방법을 적용하여 본 결과 적은 계산량으로 움직이는 물체의 경계검출이 가능함을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.15-16
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• 2012

본 논문에서는 중요도 맵을 이용하여 기존 보행자 검출 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기존 보행자 검출시스템이 수직 성분이 강한 물체를 보행자로 잘못 검출하는 문제를 개선하기 위해 제안하는 기법에서는 중요도 맵 정보를 이용하여 보행자가 아닌 배경 부분을 제외시킴으로써 보행자 검출 성능을 향상 시킨다. 실험결과를 통해 제안하는 기법의 성능을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.553-555
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• 2001

Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.139-143
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• 2013

기존의 영상 이진화에 대한 알고리즘의 기본 아이디어는 영상이 회색 수준의 차이에 의하여 물체와 배경으로 구분된다는 가정에서 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 가정을 확장하여 영상은 물체와 배경뿐만 아니라 하나를 더 추가하여 그 테두리로 이루어진다고 가정하고 테두리 검출에 기반한 이진화 기법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위하여 6개의 잘 알려진 영상에 대하여 모의실험을 수행하고, 그 결과로부터 기존의 방법들과의 성능을 비교 검토한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.289-292
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• 2013

본 논문은 SVM(Support Vector Machine) 학습알고리즘을 이용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 자동차 부품 검사 장비에 관한 것이다. 자동화 시스템은 높은 정밀도와 생산성을 위한 빠른 처리 속도를 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 선형 SVM 학습알고리즘을 활용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 알고리즘을 개발하였다. SVM 알고리즘은 분류를 위한 알고리즘이지만 ROI(Region-Of-Interest) 내의 모든 윈도우에 대한 분류를 수행하여 검출기 역할을 할 수 있도록 한다. 볼트가 있는 경우와 볼트가 없는 경우가 아닌 네거티브 샘플을 확보하기 위해 검출 대상 물체 주변에서 다양한 네거티브 샘플들을 추출한다. 그 결과 물체가 예상 위치에서 다소 빗나가는 경우에도 볼트 유무를 판별할 수 있을 뿐 아니라 볼트의 위치까지 검출할 수 있고, 처리 속도에서 자동화 시스템이 요구하는 수준에 도달함을 실험 결과를 통해 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권1호
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• pp.14-22
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• 2009

동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 영상의 차를 구하여 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 이때 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀모델에 근거하여 반복적으로 회귀분석을 적용하여 밝기 보정을 하고, 서로 다른 분산의 영향을 줄여서 강인한 검출을 수행하기 위하여 영상 차를 잡음의 분산을 사용하여 정규화 한 잔차(residual)를 사용한다. 따라서 잡음분산의 정확한 추정은 강인한 이상 물체 검출에 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 추정을 위하여, 실험적으로 구하는 교정상수의 도입을 제안하였으며, 여러 합성 영상에 적용하여 그 성능이 우수함을 확인하였으며, 실제 영상에 적용하여 임의의 문턱 값 선정에도 강인하게 동작하는 이상 물체 검출 알고리듬을 제안하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.449-455
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• 2014

이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.197-200
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• 2007

영상에서 명암 차이가 큰 두 영역간의 경계를 나타내는 에지는 대상 물체에 대한 다양한 정보를 포함한다. 따라서 영상분할을 비롯한 물체인식 등의 분야에서 이러한 에지정보를 이용하고 있다. 에지는 밝기 변화의 크기와 지속시간 등에 따라 다양한 종류가 있으며, 일반적으로 미분을 통해 검출된다. 최근에는 영상처리와 컴퓨터비전 등의 분야에서, 특정 응용에 적용하기 위한 에지검출 방법들이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 에지검출 특성을 위한 웨이브렛 함수를 제안하여, 영상의 라인-에지 성분을 검출하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1156-1161
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• 2007

영상에서 명암 차이가 큰 두 영역간의 경계를 나타내는 에지는 대상 물체에 대한 다양한 정보를 포함한다. 따라서 영상분할을 비롯한 물체인식 등의 분야에서 이러한 에지정보를 이용하고 있다. 에지는 밝기 변화의 크기와 지속시간 등에 따라 다양한 종류가 있으며, 일반적으로 미분을 통해 검출된다. 최근에는 영상처리와 컴퓨터비전 등의 분야에서, 특정 응용에 적용하기 위한 에지검출 방법들이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 에지검출 특성을 위한 웨이브렛 함수를 제안하여, 영상의 라인-에지 성분을 검출하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.